تقنيات التنقيب عن البيانات الرئيسية وكيفية استخدامها

البيانات هي المفتاح في العالم الحديث. كل شيء الآن يعتمد على البيانات ، وكل قطاع يتطلب البيانات للابتكار والنمو.

تستخدم الشركات أطنانًا من البيانات لفهم اتجاهات الصناعة والعملاء وكيفية أدائهم ، مما يساعدهم على تحسين عملياتهم وتحقيق نتائج أفضل.

ومع ذلك ، فهي مهمة شاقة لاستخراج كميات كبيرة من المعلومات من حجم لا يمكن تصوره من البيانات غير المهيكلة والمنظمة وتنفيذها من أجل نمو المنظمة.

هذا هو المكان الذي يلعب فيه التنقيب في البيانات ، مما يسمح للمؤسسات باستخراج معلومات قيمة. في المقابل ، تعد هذه المعلومات ضرورية لذكاء الأعمال ولاكتشاف الأنماط والتنبؤ بالنتائج المحتملة ومواجهة المشكلات وتحديد الفرص الجديدة.

لجعل كل هذا ممكنًا ، هناك العديد من تقنيات التنقيب عن البيانات المتاحة لاستخراج المعلومات ، بعضها أكثر أهمية من البعض الآخر.

في هذه المقالة ، سأناقش ماهية استخراج البيانات ، وكيف يتم ذلك ، وتقنيات استخراج البيانات الرئيسية التي يمكنك تنفيذها في عملك.

ما هو التنقيب عن البيانات؟

التنقيب عن البيانات هو تقنية تقوم فيها أجهزة الكمبيوتر باستخراج وتنظيم كمية هائلة من البيانات وتحديد الأنماط والعلاقات التي يمكن للمؤسسات الاستفادة منها في ذكاء الأعمال.

يُعرف أيضًا باسم اكتشاف المعرفة في البيانات لأنه يساعد في الكشف عن جميع العلاقات بين البيانات والمعلومات القيمة من مجموعة من البيانات غير المنظمة والمنظمة. تستخدم هذه التقنية الخوارزميات لاستخراج جميع المعلومات والأنماط الأساسية التي يمكن أن تساعد في حل مشاكل العمل.

يعد استخراج البيانات جزءًا مهمًا من تحليلات البيانات ، لكنه يعتمد على التخزين الفعال ومعالجة الكمبيوتر المناسبة وجمع البيانات بدقة. هناك العديد من تقنيات التنقيب عن البيانات المتاحة في الصناعة ، ولكن تحليلها يتلخص في جانبين أساسيين:

• استخدام التنقيب في البيانات لوصف مجموعة البيانات التي تم تحليلها
• استخدام التقنيات جنبًا إلى جنب مع خوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بالنتائج

تستفيد المؤسسات ، سواء كانت صغيرة أو متوسطة أو كبيرة ، من التنقيب عن البيانات لأنها تمكّنها من الحصول على بيانات قيمة. يمكنهم معالجة وتحليل هذه البيانات بشكل أكبر لتقديم ملاحظات ذات مغزى ، والتنبؤ بالنتائج المستقبلية ، وتحسين عملية صنع القرار ، وتحديد الفرص الجديدة ، وسلوك المستخدم ، والاحتيال ، والمخاوف الأمنية.

تطور التنقيب في البيانات

قد يبدو التنقيب في البيانات وكأنه تقنية جديدة ، لكنك ستفاجأ بمعرفة أنها تقنية قديمة تعود جذورها إلى ستينيات القرن الثامن عشر. تم تنفيذ فكرة التنقيب عن البيانات لأول مرة بواسطة نظرية باير ، ولكن لا يمكن استخدامها بسبب نقص الأدوات.

أصبحت أكثر قوة وفعالية مع ظهور التقنيات الحديثة وأجهزة الكمبيوتر القوية حيث تمكن علماء البيانات من استخدامها في البيانات المتزايدة باستمرار.

خلال فترة التسعينيات والألفينيات من القرن الماضي ، بدأ التنقيب في البيانات يكتسب زخمًا بين الشركات ، وسهلت هذه الشعبية أيضًا اكتشاف تقنيات التعدين الجديدة.

ومع ذلك ، فإن مقال Moneyball عن فريق بيسبول محترف يستخدم تحليلات البيانات لإنشاء قائمة فريقهم قد أدى إلى تسليط الضوء على عملية التنقيب عن البيانات في هذه الصناعة.

في البداية ، كان التنقيب عن البيانات يدور حول التنقيب عن المعلومات من البيانات المجدولة. ولكن مع زيادة الطلب على المزيد من الرؤى والتكنولوجيا المتطورة ، أصبح التنقيب عن النصوص ، والتنقيب عن الصور ، والتنقيب في الرسم البياني جزءًا من نظام التنقيب عن البيانات.

في الوقت الحاضر ، يتم تطبيق استخراج البيانات في العديد من المجالات. في المنظمات ، يلعب دورًا مهمًا في اتخاذ القرار وتحليل السوق.

فوائد التنقيب في البيانات

يُعزى التبني الواسع النطاق لاستخراج البيانات بشكل أساسي إلى مجموعة متنوعة من الفوائد للأفراد والمؤسسات. البعض منهم:

تحسين التسويق والمبيعات

كان التنقيب عن البيانات مفيدًا في تعزيز التسويق والمبيعات للشركات. يسمح للمؤسسات بفهم متطلبات العملاء والتنبؤ بسلوك العملاء وإنشاء نموذج يساعدهم على بيع المنتجات المربحة. كما أنه مفيد في العثور على عملاء متوقعين جدد وتحسين مخطط المبيعات.

الحصول على معلومات مالية دقيقة وحديثة

تستفيد المؤسسات المالية والمصرفية من استخراج البيانات لاستخراج معلومات دقيقة ومحدثة. سواء كانت تقارير ائتمانية أو معلومات عن القروض ، فقد ساعدت هذه التكنولوجيا البنوك على تبسيط أعمالها بشكل فعال.

خدمة عملاء أفضل

يمكن أن يؤدي تنفيذ التنقيب عن البيانات في الأعمال إلى تحسين خدمة العملاء بشكل كبير. يمكن للشركات استخدام هذه التقنية لاكتشاف المشكلات الرئيسية في قسم خدمة العملاء لديها وإصلاحها ومواصلة تقديم حلول سريعة للعملاء.

فعاله من حيث التكلفه

يساعد التنقيب عن البيانات المؤسسات على تبسيط عملياتها التجارية مع توفير المال في العديد من المجالات. من خلال تمكين الكفاءة التشغيلية ، يمكن للشركات إنشاء حلول فعالة من حيث التكلفة لتحديد احتياجات العملاء والاتجاهات القادمة في السوق. هذا يساعدهم على النمو أكثر مع الحفاظ على التكلفة تحت السيطرة.

إدارة المخاطر

يمكن أن يساعد التنقيب عن البيانات في الإدارة الفعالة للمخاطر ، مما يسمح للشركات بتجنب العديد من المشكلات. من تحديد عمليات الاحتيال والثغرات في الأنظمة إلى اكتشاف التهديدات عبر الإنترنت ، يمكن أن يساعد التنقيب في البيانات الشركات على تحسين جهودها في مجال الأمن السيبراني.

زيادة الولاء للعلامة التجارية

من خلال الحصول على رؤى من التنقيب في البيانات ، يمكن للمؤسسات استهداف قاعدة عملائها بشكل فعال وإنشاء علاقات عملاء أفضل. تستخدم فرق التسويق الحديثة تقنيات مختلفة للحصول على رؤى قيمة حول احتياجات العملاء ، وبالتالي زيادة الولاء للعلامة التجارية.

اتخاذ قرار أفضل

تستخدم فرق المنظمات المختلفة في الوقت الحاضر المعلومات من استخراج البيانات لاتخاذ قرارات نهائية بشأن تحركاتهم المستقبلية. من خلال الحصول على نظرة ثاقبة لاتجاه السوق وأفكار المستهلكين ، يمكنهم تحديد ما يجب فعله وما يجب تجنبه.

توقع الاتجاهات المستقبلية

باستخدام تقنيات التنقيب عن البيانات ، يمكن للشركات الحصول على معلومات مفيدة. يساعد هذا محللي الأعمال على فهم الاتجاهات المستقبلية وأين يتجه السوق. بناءً على ذلك ، يمكنهم إجراء تعديلات على استراتيجيات الأعمال الحالية.

تطبيقات التنقيب عن البيانات

يتم استخدام التنقيب عن البيانات في صناعات مختلفة وأصبح أداة حيوية للأعمال الحديثة. فيما يلي بعض المجالات التي يتم تطبيقه فيها:

تسويق

التسويق هو أحد المجالات الرئيسية التي يتم فيها استخدام التنقيب عن البيانات. استفادت الشركات كثيرًا من هذه التقنية من خلال تطبيقها على جهودهم التسويقية. يساعدهم التنقيب في البيانات على اكتساب رؤى حول السوق والعملاء والاتجاهات والمنافسين.

باستخدام المعلومات المستخرجة ، لا يمكن للشركات استهداف العملاء المناسبين بشكل فعال فحسب ، بل يمكنها أيضًا فهم مطالبهم والتنبؤ بالمستقبل واتخاذ قرارات أفضل والبقاء في صدارة المنافسين.

الرعاىة الصحية

أحدث التنقيب عن البيانات ثورة في صناعة الرعاية الصحية من خلال تمكين المهنيين الطبيين من الحصول على المعلومات المهمة التي كان من الصعب العثور عليها. باستخدام تقنيات استخراج البيانات المختلفة ، يمكن لشركات الأدوية فهم متطلبات الأدوية وأيضًا العثور على أدوية أفضل.

الخدمات المصرفية

يتم استخدام التنقيب عن البيانات على نطاق واسع في القطاع المصرفي لفهم سلوك العملاء ، وإنشاء نماذج المخاطر المالية ، واكتشاف عمليات الاحتيال ، وجمع المعلومات الائتمانية ، وما إلى ذلك ، وتستخدمها الخدمات المالية لتحليل مخاطر السوق وتحديد عملاء بطاقات الائتمان المحتملين.

بيع بالتجزئة

من خلال الحصول على الرؤى اللازمة للأسواق وسلوك العملاء الشرائي ، يمكن لشركات البيع بالتجزئة الاستفادة كثيرًا من التنقيب عن البيانات. على سبيل المثال ، يساعد تحليل اتجاهات السوق متاجر الأزياء على تخزين الملابس المطلوبة بسهولة بين المستهلكين.

تصنيع

يستفيد قطاع التصنيع من التنقيب عن البيانات منذ وصوله لأنه ساعدهم في اكتشاف المشكلات وتحسين وقت التشغيل وضمان السلامة التشغيلية. كما أنها تساعدهم على تعديل سرعة التصنيع وفقًا لطلب السوق.

ترفيه

خدمات البث الترفيهي هي مستخدمون نشيطون لأدوات التنقيب عن البيانات لفهم تفضيلات المشاهدين وخياراتهم. يمكنهم استخراج بيانات المستخدم وتقديم خدمات أفضل وفقًا لذلك.

تقنيات التنقيب عن البيانات المختلفة

تطور التنقيب عن البيانات بشكل كبير مع مرور الوقت ، مما أدى إلى ظهور العديد من التقنيات:

# 1. تصنيف

التصنيف هو أسلوب شائع للتنقيب عن البيانات يستخدمه علماء البيانات لتحليل سمات مجموعة متنوعة من البيانات التي يتم استخدامها. عندما يتم تحديد سمات البيانات ، يتم تصنيف هذه البيانات إلى فئات محددة مسبقًا.

إنه شكل من أشكال التجميع حيث يتم استخراج نقاط بيانات مماثلة واستخدامها للتحليل من أجل إجراء مقارنات. إنها طريقة أساسية تستخدمها وكالات التسويق غالبًا لتحديد الجمهور المستهدف وتحليل سلوكهم.

# 2. النمذجة التنبؤية

إنها تقنية قوية في عالم التنقيب عن البيانات تستخدم مجموعات البيانات التاريخية والحالية لإنشاء نموذج رسومي للإجراءات أو النتائج المستقبلية.

تقوم العديد من المؤسسات في قطاع المنتجات والتصنيع بتنفيذ هذا النموذج للحصول على نظرة ثاقبة للاتجاهات المستقبلية وأين يتجه السوق. تعمل هذه التقنية بشكل أفضل عندما تقترن بمجموعات بيانات كبيرة لأنها تساعد في زيادة الدقة.

# 3. تحليل الخارجة

التحليل الخارجى هو أسلوب فعال آخر لاستخراج البيانات تستخدمه المؤسسات المالية على نطاق واسع لاكتشاف الحالات الشاذة في مجموعة البيانات. إنه أحد المكونات الأساسية المسؤولة عن الحفاظ على قواعد البيانات الآمنة.

على عكس التقنيات الأخرى ، فإنه يختار نقاط بيانات فريدة تختلف عن غيرها ويساعد علماء البيانات في العثور على سبب الأخطاء. غالبًا ما تستخدمه القطاعات المصرفية لتحديد الاستخدام غير الطبيعي لبطاقات الائتمان في يوم واحد والحماية من المعاملات الاحتيالية.

# 4. عرض مرئي للمعلومات

تستخدم كل مؤسسة تقريبًا ، سواء كانت من قطاع التسويق أو البنوك أو الرعاية الصحية أو الترفيه ، تصور البيانات. إنها تقنية شائعة تترجم البيانات المعطاة إلى شكل رسومي مثل المخططات أو الرسوم البيانية أو الرسوم البيانية بحيث يمكن للجميع فهمها بسهولة.

يستخدم علماء البيانات في الغالب هذه التقنية لعرض النتائج التي توصلوا إليها في شكل سهل التفسير للمديرين التنفيذيين في الشركة حتى يتمكنوا من اتخاذ قرارات مستنيرة. في الوقت الحاضر ، تطورت هذه التقنية إلى مستوى بحيث يتم تمثيل جميع النتائج غالبًا من خلال نماذج ثلاثية الأبعاد والواقع المعزز.

# 5. تراجع

يعد الانحدار أسلوبًا شائعًا آخر لاستخراج البيانات في العصر الحديث ، ويستخدم بشكل أساسي لعرض العلاقة بين المتغيرات في مجموعة بيانات كبيرة.

إنها تقنية الصندوق الأبيض المفيدة التي تُستخدم في تحديد الوظيفة الأساسية وراء العلاقة بين المتغيرات. غالبًا ما تستخدم شركات التجارة الإلكترونية هذه التقنية للتنبؤ بالفئة العمرية للعملاء المختلفين بناءً على سجل الشراء.

# 6. منظمة

هناك العديد من تقنيات التنقيب عن البيانات ، ولكن هناك عدد قليل فقط من التقنيات ، مثل الارتباط ، تستخدم على نطاق واسع عبر الصناعات. يساعد علماء البيانات في العثور على علاقات فريدة بين المتغيرات في مجموعة البيانات.

لديها الكثير من أوجه التشابه مع تقنيات التعلم الآلي لأنها تشير إلى بيانات محددة بواسطة حدث يعتمد على البيانات. تستخدم العديد من المؤسسات ، وخاصة العلامات التجارية للبيع بالتجزئة ، هذه التقنية لأبحاث السوق ولتحليل عادات التسوق المرتجلة لعملاء محددين.

كيفية إجراء تنقيب في البيانات

يعد استخراج البيانات عملية تفاعلية تتضمن خطوات متعددة:

# 1. تحديد الهدف

لبدء عملية التنقيب عن البيانات ، يقضي علماء البيانات والمحللون وأصحاب المصلحة التجاريون وقتًا في فهم الهدف الأساسي للمؤسسة لاستخراج البيانات. بناءً على الأهداف والمتطلبات الفريدة ، يختارون الطريقة المناسبة لأداء التنقيب في البيانات.

# 2. جمع البيانات المطلوبة

بمجرد تحديد الهدف ، فقد حان الوقت لعلماء البيانات لجمع مجموعات البيانات المطلوبة ذات الصلة بهدفهم. يتم جمع البيانات ذات الصلة من مصادر مختلفة ثم تخزينها في مستودع البيانات.

# 3. تحضير البيانات

في هذه المرحلة ، تخضع البيانات المخزنة للتنظيف والتنظيم لجعلها خالية من الضوضاء غير المرغوب فيها. إنها خطوة تستغرق وقتًا طويلاً وتتضمن ثلاث مراحل:

• يتم استخراج البيانات ذات الصلة وتحويلها.
• يتم تنظيف البيانات عن طريق إزالة التكرارات ، وتحديث القيم المفقودة ، والتنظيف بحثًا عن القيم المتطرفة ، والتحقق من المعقولية ، وما إلى ذلك.
• يتم تحميل البيانات التي تم تنظيفها في قاعدة البيانات المركزية

# 4. بناء نموذج

في هذه المرحلة ، يختار علماء البيانات النموذج المناسب اعتمادًا على نوع تحليل البيانات. سيقوم فريق علماء البيانات بتحليل علاقات البيانات ، مثل الارتباط والاتجاهات والأنماط المتسلسلة ، ثم يقرر النموذج وفقًا لذلك.

قد تتضمن هذه المرحلة أيضًا خوارزميات التعلم العميق والنماذج التنبؤية ونماذج التصنيف اعتمادًا على نوع البيانات التي يتم تغذيتها. قد تخضع نقاط التدريب في مجموعة البيانات للمقارنة إذا لم يتم تصنيف مجموعة البيانات.

# 5. تقييم التغيير

إنها مرحلة حاسمة من العملية حيث يتم تقييم نتيجة النموذج وتفسيرها بمجرد تجميع البيانات. يمكن أيضًا تقديم النتيجة إلى صانع القرار لعملية التقييم. خلال هذه المرحلة ، تأكد من أن نتيجة النموذج تتوافق مع الهدف المحدد.

# 6. تطبيق

إنها المرحلة النهائية ، حيث ستقوم الشركة بالتحقق من صحة وفهم ما إذا كانت المعلومات مفيدة للمؤسسة أم لا. إذا وجد الفريق أن المعلومات مؤثرة ، فسيستخدمها لتحقيق أهدافهم ووضع استراتيجية جديدة.

يتم عرض المعلومات في شكل جداول بيانات ورسوم بيانية يتم تخزينها واستخدامها لتحديد المشكلات الجديدة.

التحديات في تنفيذ التنقيب عن البيانات

مثل أي تقنية أخرى ، يأتي التنقيب عن البيانات أيضًا مع بعض التحديات في تنفيذها ، مثل:

• تعقيد البيانات: قد يكون التنقيب في البيانات قادراً على تبسيط مجموعة كبيرة من البيانات ، لكن الأمر يتطلب قدراً كبيراً من الوقت والمال لمعالجتها. إنها مهمة صعبة للغاية لاستخراج المعلومات من الصور المنظمة وغير المهيكلة والموسيقى والفيديو ونصوص اللغة الطبيعية.
• بيانات غير كاملة: لن تكون كل مجموعة بيانات أثناء التعدين دقيقة. قد تجد بيانات غير كاملة ، مما قد يتسبب في حدوث ضوضاء وفشل في النظام.
• مخاطر الخصوصية: تشكل مخاطر الخصوصية تحديًا كبيرًا في التنقيب عن البيانات. هناك العديد من الحالات التي تجمع فيها الشركات المعلومات الشخصية للعملاء لتحليل اتجاهات الشراء ، مما قد ينتهك خصوصيتهم ويؤدي إلى مشكلات الامتثال.
• تكلفة تشغيل عالية: ينطوي استخراج البيانات على تكاليف تشغيل عالية في شراء وصيانة الخوادم والبرامج والأجهزة. علاوة على ذلك ، سيتعين عليك أيضًا الاحتفاظ بكمية كبيرة من البيانات التي تؤدي إلى استثمار كبير في التكلفة.
• مشكلات الأداء: يمكن أن يتأثر أداء نظام التنقيب عن البيانات بسهولة عند استخدام طريقة أو تقنية خاطئة. كما يساهم عدم الاتساق في تدفق البيانات أو حجم قاعدة البيانات في مشاكل الأداء.

برامج وأدوات مفيدة لاستخراج البيانات

التنقيب عن البيانات هو تقنية متطورة. لذلك ، تقوم العديد من مؤسسات البرمجيات بإنشاء برامج وأدوات متقدمة لاستخراج البيانات لمساعدة الشركات على أداء استخراج البيانات بكفاءة.

قد يختلف عدد الميزات وفقًا لذلك ، ولكن الميزات الرئيسية الشائعة في معظمها هي الخوارزميات المدمجة ، وإعداد البيانات ، والنماذج التنبؤية ، والنظام الأساسي القائم على واجهة المستخدم الرسومية ، ونماذج النشر.

بعض برامج استخراج البيانات الشائعة المستخدمة على نطاق واسع هي Orange Data Mining و R Software Environment و Anaconda و SAS Data Mining و Rattle و Rapid Miner و DataMelt و Apache Mahout. إلى جانبهم ، يمكنك الاستفادة من استخراج البيانات Elki و Weka و sci-kit-Learn ، لأنها تقنيات مجانية مفتوحة المصدر.

خاتمة

جعل التنقيب عن البيانات الأمور أسهل للشركات وساعدها على النمو بشكل كبير. يمكنهم استخدام تقنيات التنقيب عن البيانات المختلفة لجمع المعلومات وإلقاء نظرة على الرؤى التي كان من الصعب الحصول عليها سابقًا.

آمل أن تساعدك هذه المقالة في فهم التنقيب عن البيانات وتقنيات التنقيب عن البيانات المختلفة حتى تتمكن من تنفيذها للحصول على الرؤى المطلوبة وتنمية عملك بشكل أكبر.

بعد ذلك ، يمكنك أيضًا أن تقرأ عن اكتشاف البيانات وأدواتها.